本文選題：滑模控制　切入點(diǎn)：摩擦　出處：《控制與決策》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)摩擦非線性的擾動(dòng)抑制和輸出反饋控制問題,提出一種高階滑模擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(ESO),實(shí)時(shí)獲得系統(tǒng)的狀態(tài)信號(hào).在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)權(quán)值調(diào)節(jié)律,以得到控制信號(hào)設(shè)計(jì)參數(shù)與輸出跟蹤性能之間的關(guān)系;同時(shí),給出保證系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的觀測(cè)器狀態(tài)初值與自適應(yīng)調(diào)節(jié)律參數(shù)初值的充要條件.最后,通過(guò)穩(wěn)定性證明和仿真算例驗(yàn)證了所提出控制算法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the problem of nonlinear disturbance suppression and output feedback control of friction, a high order sliding mode extended state observer (ESOO) is proposed to obtain the state signals of the system in real time. On this basis, the adaptive weight regulation law of neural network is designed. The relation between the control signal design parameters and the output tracking performance is obtained. At the same time, a sufficient and necessary condition is given for the observer initial value and the adaptive regulation law parameter initial value to guarantee the dynamic performance of the system. The effectiveness of the proposed control algorithm is verified by a stability proof and a simulation example.
【作者單位】： 北京航天自動(dòng)控制研究所宇航智能控制技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;青島理工大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61640302)
【分類號(hào)】：TP273

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本文編號(hào)：1630031